SellerSprite

Amazonキーワード最適化、ビックデータを用いた商品リサーチ分析ツール

動的マイニング-キーワード相関度についての解析

キーワード動的マイニングとは、ある細分化市場(同じ使用シーン、同じターゲット層)をキーワードで正確に特定し、その細分化市場にトラフィックをもたらすコアキーワードをすべて掘り起こすツールです。

 

例えば、lemon squeezer(レモン絞り器)というキーワードで検索し、そのキーワードが指す細分化市場:レモン絞り器、そしてレモン絞り器という細分化市場(あるいは同じ需要シナリオ:レモンジュースをほしいカスタマー)の注目ワードをリサーチします。レモン、レモンサワーなどです。

 

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動的マイニングの検索結果は、デフォルトで人気度の高い順に表示されます。相関検索キーワードが指す同じ細分化市場との人気度を表し、最大5点、最低1点となっています。

 

たとえば、「lemon squeezer」をリサーチした場合、動的マイニングの結果の1行目には「レモン絞り器」というキーワードがあり、このワードが「lemon squeezer(手動ジューサー)」という細分化市場との関連性が高いことを示しています。

 

セラースプライトキーワードの動的マイニングのアルゴリズムルールによると、人気度(関連性)が高いほど、このキーワードがこの細分化市場に直近6ヶ月もたらしたトラフィックが多いことを示しています。

 

カスタマーはレモン絞り器とレモン搾り器の両方を使ってジューサーという商品を検索することができますが、レモン絞り器というワードはジューサー市場にもっと大きなトラフィックをもたらしています。

 

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このことがわかってくると、Listingのキーワードを最適化したり、広告フレーズを選んだりするときに、このデータを参考にすることができます。

 

クリック集中度やPPC入札額を考える際には、関連性(人気度)の高いキーワードを優先されます。

 

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